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PID2020-112623GB-I00

Financiado

IA RESPONSABLE PARA MINERIA DE PROCESOS 2.0

RAI4P ES UN AVANCE HACIA LA MINERIA DE PROCESOS 2.0, UNA MINERIA DE PROCESOS CENTRADA EN LA INTELIGENCIA DE PROCESOS MAS QUE EN EL ANALISIS DESCRIPTIVO. EN PARTICULAR, NOS CENTRAREMOS EN LA MONITORIZACION PREDICTIVA, ES DECIR, EN... ver más

01/01/2020

USC

212K€

Presupuesto del proyecto: 212K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 235

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2020-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 235

Presupuesto del proyecto 212K€

Descripción del proyecto RAI4P ES UN AVANCE HACIA LA MINERIA DE PROCESOS 2.0, UNA MINERIA DE PROCESOS CENTRADA EN LA INTELIGENCIA DE PROCESOS MAS QUE EN EL ANALISIS DESCRIPTIVO. EN PARTICULAR, NOS CENTRAREMOS EN LA MONITORIZACION PREDICTIVA, ES DECIR, EN LA PREDICCION DE ALGUNAS CARACTERISTICAS DEL PROCESO, COMO LA SIGUIENTE ACTIVIDAD, EL TIEMPO RESTANTE, LOS RECURSOS, LOS RESULTADOS, ETC. ADEMAS, ESTA PREDICCION PODRIA REALIZARSE PARA UN INSTANTE CONCRETO, O CONSIDERAR TODO EL CICLO DE VIDA DEL PROCESO A FIN DE INFERIR INFORMACION A MAS LARGO PLAZO, COMO LOS PORCENTAJES DE EJECUCION DE LOS DIFERENTES CAMINOS, LA DEMANDA DE RECURSOS, ETC.ADEMAS, APLICAREMOS LAS TECNICAS DE MINERIA DE PROCESOS A PROCESOS PARA LOS CUALES LOS EVENTOS NO ESTAN INICIALMENTE DISPONIBLES Y ALMACENADOS EN UNA PLATAFORMA DE GESTION DE PROCESOS EMPRESARIALES (BPM), SINO QUE DEBEN SER IDENTIFICADOS Y EXTRAIDOS DE VIDEOS. ESTO ABRE LA PUERTA A LA APLICACION DE LA MONITORIZACION PREDICTIVA A LOS PROCESOS QUE NO ESTAN (TOTALMENTE) AUTOMATIZADOS, YA QUE LOS FICHEROS DE REGISTROS SE GENERARAN MEDIANTE TECNICAS DE ANALISIS DE VIDEO. SE TRATA DE UN DOBLE DESAFIO: PARA LA ANALITICA DE VIDEO, SERA NECESARIO GENERAR EVENTOS DE ALTA CALIDAD PARA PERMITIR PREDICCIONES PRECISAS; PARA LA MINERIA DE PROCESOS, LOS ALGORITMOS DEBEN HACER FRENTE A LOS DATOS RUIDOSOS Y/O FALTANTES DEBIDO A LA DIFICULTAD DE DETECTAR TODOS LOS EVENTOS EN LOS VIDEOS. ESTA PROPUESTA SEGUIRA LAS ETHICS GUIDELINES FOR TRUSTWORTHY ARTIFICIAL INTELLIGENCE, RECIENTEMENTE PRESENTADAS POR EL EU HIGH-LEVEL EXPERT GROUP ON AI, PUESTO QUE APLICAREMOS LOS PRINCIPIOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL RESPONSABLE A TODOS LOS MODELOS QUE DESARROLLEMOS EN EL PROYECTO, PARA GARANTIZAR QUE TANTO LOS DATOS COMO LOS ALGORITMOS SEAN RESPONSABLES, TRANSPARENTES, JUSTOS, FIABLES Y EXPLICABLES. TAMBIEN INVESTIGAREMOS EN LOS MODELOS DE GENERACION DE LENGUAJE NATURAL ADAPTADOS PARA LA MINERIA DE PROCESOS 2.0, INCLUYENDO LA GENERACION DE DESCRIPCIONES TEXTUALES TANTO PARA LOS MODELOS DE PROCESOS COMO PARA LA ANALITICA BASADA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. EL USO DEL LENGUAJE NATURAL EN ESTE CAMPO SERA UNA FORMA NOVEDOSA DE INTEGRAR EXPLICACIONES POST-HOC SOBRE LOS PROCESOS Y SOBRE LA INFORMACION ANALITICA EXTRAIDA DE ELLOS. NTELIGENCIA ARTIFICIAL\IA RESPONSABLE\MINERIA DE PROCESOS

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